基于访问兴趣的Web用户聚类方法
用户点击行为模型分析
数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测
...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)
一．概要： 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二．背景和挖掘目标： 随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识
复杂网络的链接分析及预测研究
复杂网络的链接分析及预测研究 现实世界中,有许多科技、商业、经济和生物的数据可用复杂网络来表示,例如电力网格、电话交互网、社交网络、万维网以及科学家的合著关系和引用网络;在生物学领域,有流行病学网络、细胞与新陈代谢网络和食物网络;在人际关系中,公司内部的E-mail信息交互、新闻组、聊天室、朋友联系都是网络数据的例子。现在,链接预测问题在社会学、人类学、信息科学以及计算机科学等各个领域都受到了广泛的关注。 当前,对网络数据进行链接预测的方法主要有基于相似度的、基于似然分析的和基于概率模型的方法等。本文对当前网络链接预测的现状进行了分析,针对当前预测算法中存在的一些问题进行了研究,提出了相应的有效的算法。 本文的主要工作如下:(1)提出了直接优化AUC的链接预测算法。快速扩展的互联网形成了具有高维、稀疏和冗余特性的复杂网络。 因此需要有效的链接预测技术来提高链接预测的精度。考虑到AUC指标是衡量链接预测结果质量的主要标准,提出了直接优化AUC的链接预测算法。 在该算法中,将链接预测问题看成是二值分类问题,将AUC最大化作为优化的目标,使用hinge函数作为损失函数,使用随机次梯度下降算法迭代权重向量。实验结果表明,本算法与其他算法的结果相比,不但在AUC指标上有较大的提高,在其他指标上也超过其他算法,可以实现更高质量的预测。 (2)提出了针对节点带有属性的网络的链接预测算法。在很多领域,比如社会学、人类学、信息科学、计算机科学中,网络节点所代表的实体往往具有自己的属性。 这些属性的取值为链接预测提供了很有价值的信息。如何应用这些信息进行
链接预测的问题已经吸引了相当多的关注。 本文提出了利用模块度测度反映网络社区结构信息链接预测算法。基于同一个社区中的节点对之间的链接的可能性比在不同的社区中大这一事实,提出了模块度贡献的概念。 基于模块度贡献的概念,将网络的节点映射到一个低维的欧氏空间。在这个低维空间中,在同一个社区内的节点的将处于相邻的位置。 计算节点在低维空间中位置的余弦相似性,作为链接预测的相似性度量。本文也扩展该方法,将其应用到节点带有属性的网络的链接预测中。 实验结果表明,该算法可以获得理想的预测结果。(3)提出了针对多关系网络的链接预测算法。 许多现实世界中的网络包含多种类型的相互作用和关系。对这样的多关系网络进行链接预测成为网络分析中的一个重要课题。 在所提出的多关系网络的链接预测方法中,考虑了不同类型之间关系的相似性和影响力。本文提出了一种置信度传递的方法来计算每个节点的置信度,并构建每种类型链接之间的置信度向量。 使用置信度向量之间的相似性来衡量不同类型关系之间的影响。在此基础上,提出了一种基于非负矩阵分解的多关系网络链接预测算法。 我们还从理论上证明了所提出的方法的收敛性和正确性。实验结果表明,本方法与其他类似的算法相比,可以降低维度,减少存储空间,取得高质量的预测结果。 (4)提出了对单个节点进行链接预测的基于抽样的算法。在许多现实应用中,需要对用户感兴趣节点的相似性进行预测,而不需要预测网络中的所有节点间的
百度的超链分析技术
百度的超链分析技术 百度搜索引擎的核心技术是/超链分析技术, 百度总裁李彦宏是/超链分析专利的惟一持有人, 而且他给这个技术取名叫人气质量定律, 亦称搜索引擎的第二定律。 它与PageRank 技术的内容相似: 统计每个网页被其它网页链接指向的情况, 次数越多则级别越高, 排名也就越靠前。因此, 超链分析，就是通过分析链接网站的多少来评价被链接的网站质量, 这保证了用户在百度搜索时, 越受用户欢迎的内容排名越靠前。 此外, 超链分析技术将情报学中的引文索引技术同Web 中最基本的东西。超级链接分析的技术相结合, 在查找的准确性、查全率、更新时间、响应时间等方面与其它技术相比都有很大的优势; 同时, 百度应用。内容相关度评价。技术, 并且运用了中文智能语言的处理方法, 依靠字与词的不同切割方法, 弥补了单纯依靠字或词的引擎技术的缺陷, 并且能够在不同的编码之间转换, 这就使得简体字和繁体字的检索结果可以自然结合。 百度的竞价排名方式 竞价排名服务是百度在2001 年7 月建立的一个商业模式, 它是由客户为自己的网页购买关键字排名, 按访问量计费的一种服务。也即搜索引擎排序的自信心定律。由于 检索结果的排名是根据客户出价的多少进行排列, 故称为搜索竞价排名广告。 因此, 百度的检索结果的排序方式是在/ 超链分析。技术根据网页的重要程度及与检索词的相关程度排列出结果后, 再按照竞价排名的情况组织检索结果页面, 根据出价的高低来让参与了相关检索词竞价排名的网站先后排在结果的前列。那么, 竞价排名是否削弱了检索结果的可靠性呢, 百度声称, 其竞价排名系统不会降低检索结果的相关性: / 百度竞价排名系统对客户选择关键字和填写信息的规定和审核非常严格, 保证结果都是跟该关键字最相关的信息。 总之, 搜索引擎结果排序是多种因素综合而成, 如何在检索结果的公正性客观性与搜索引擎提供商的经济利益之间求得平衡事关搜索引擎的未来。
HITS算法概述
基于HITS算法的搜索引擎概述 摘要：本文简要介绍了目前搜索引擎中应用较为广泛的一种算法——HITS算法。HITS算法是Web结构挖掘中最具有权威性和使用最广泛的算法。其基本思想是利用页面之间的引用链来挖掘隐含在其中的有用信息（如权威性），具有计算简单且效率高的特点。HITS算法通过两个评价权值——内容权威度（Authority）和链接权威度（Hub）来对网页质量进行评估。HITS算法认为对每一个网页应该将其内容权威度和链接权威度分开来考虑，在对网页内容权威度做出评价的基础上再对页面的链接权威度进行评价，然后给出该页面的综合评价。它专注于改善泛指主题检索的结果，通过一定的计算(迭代计算)方法以得到针对某个检索提问的最具价值的网页，即排名最高的authority。 关键词：搜索引擎；HITS算法；权威度；网页排名 引言：随着因特网的迅猛发展,搜索引擎的应用已经非常普及。然而,人们对搜索引擎的核心技术———算法设计知之并不多。了解搜索引擎的算法设计思想及原理,有助于提高我们的信息检索能力,评价搜索引擎。 更为重要的是,我国在信息技术领域内的发展情况与发达国家相比还有相当的差距,只有真正掌握了搜索引擎的核心技术,才可能开发出属于我们自己功能强大的搜索引擎,以使我们在当今的信息社会中立于不败之地。 国内目前对搜索引擎排序算法的介绍较少,从已有的文献来看,多集中于对更具影响力的PageRank 算法的介绍和分析研究,而对全球已有较大影响的HITS 算法和SALSA 算法介绍较少。 本文中所重点说明的HITS 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的JonKleinberg 博士于1998 年首先提出的,HITS 的英文全称为Hy pertext - Induced Topic Search。目前,它为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。 一、搜索引擎 搜索引擎为用户提供信息检索服务，作为辅助人们检索信息的工具，是在Web上发现信息的关键技术，是用户访问万维网的最佳入口。它借助于自动搜索网页的软件，在网络上通过各种链接获得大页面文档的信息，并按照一定算法与规则进行归类整理，形成文档索引数据库，以备用户查询。 1）搜索引擎的工作原理 搜索引擎有两个重要组成部分，即离线部分和在线部分。离线部分由搜索引擎定期执行，包括下载网站的页面集合，并经处理把这些页面转换成可搜索的索引。在线部分在用户查询时被执行，根据与用户需求的相关性，利用索引去选择候选文档并排序显示。 搜索引擎原理 －三段式工作流程
大数据建模与挖掘应用
关于举办“大数据建模与分析挖掘应用”实战培训班的通知地点北京上海 时间12月 23-26 1月 12-15 一、课程简介 大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。 本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中，结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构，实现项目训练。 结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术，重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用，包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用，并根据讲师给定的数据集，实现两个基本的日志数据分析挖掘系统，以及电商（或内容）推荐系统引擎。 本课程基本的实践环境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。 学员需要准备的电脑最好是i5及以上CPU，4GB及以上内存，硬盘空间预留50GB（可用移动硬盘），基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等，讲师已经提前部署在虚拟机镜像（VMware镜像），学员根据讲师的操作任务进行实践。 本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际的系统操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。 二、培训目标 1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。 2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施，让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用，并用结合实际的生产系统案例进
web超链分析算法综述
WEB超链分析算法研究 朱炜王超李俊潘金贵 (南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093) (南京大学多媒体技术研究所南京210093) Research on Algorithms Analyzing Hyperlinks：A Survey ZHU Wei W ANG Chao LI Jun Pan Jin-Gui (State Key Laboratory for Novel Software Technology，Nanjing University，Nanjing 210093) （Multimedia Technology Institute of Nanjing University，Nanjing 210093）Abstract: The World Wide Web serves as a huge, widely distributed, global information service center, and expanding in a rapid speed. It is import to find the information the user need precisely and rapidly. In recent years, researchers discovery that rich and import information is contained among hyperlinks, and develop a lot of algorithm using hyperlink to improve the quantity and relevance of the results which search engine returned. This paper presents a review and a comparison of such algorithms existing now. Problems of these algorithms and directions to further research will be discussed. Keyword: PageRank，Authority，Hub，HITS，SALSA，Anchor 1.引言 万维网WWW（World Wide Web）是一个巨大的，分布全球的信息服务中心，正在以 飞快的速度扩展。1998年WWW上拥有约3.5亿个文档[14]，每天增加约1百万的文档[6]，不到9个月的时间文档总数就会翻一番[14]。WEB上的文档和传统的文档比较，有很多新的特点，它们是分布的，异构的，无结构或者半结构的，这就对传统信息检索技术提出了新的挑战。 传统的WEB搜索引擎大多数是基于关键字匹配的，返回的结果是包含查询项的文档，也有基于目录分类的搜索引擎。这些搜索引擎的结果并不令人满意。有些站点有意提高关键字出现的频率来提高自身在搜索引擎中的重要性，破坏搜索引擎结果的客观性和准确性。另外，有些重要的网页并不包含查询项。搜索引擎的分类目录也不可能把所有的分类考虑全面，并且目录大多靠人工维护，主观性强，费用高，更新速度慢[2]。 最近几年，许多研究者发现，WWW上超链结构是个非常丰富和重要的资源，如果能够充分利用的话，可以极大的提高检索结果的质量。基于这种超链分析的思想，Sergey Brin 和Lawrence Page在1998年提出了PageRank算法[1] ，同年J. Kleinberg提出了HITS算法[5]，其它一些学者也相继提出了另外的链接分析算法，如SALSA，PHITS，Bayesian等算法。这些算法有的已经在实际的系统中实现和使用，并且取得了良好的效果。 文章的第2部分按照时间顺序详细剖析了各种链接分析算法，对不同的算法进行了比较。第3部分对这些算法做了评价和总结，指出了存在的问题和改进方向。 2.WEB超链分析算法 2．1 Google和PageRank算法 搜索引擎Google最初是斯坦福大学的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page实现的一个原型系统[2]，现在已经发展成为WWW上最好的搜索引擎之一。Google的体系结构类似于传统的搜索引擎，它与传统的搜索引擎最大的不同处在于对网页进行了基于权威值的排序处理，使最重要的网页出现在结果的最前面。Google通过PageRank元算法计算出网页的PageRank值，从而决定网页在结果集中的出现位置，PageRank值越高的网页，在结果中出现的位置越前。
消费者行为分析模型知识讲解
消费者行为分析模型
消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall）在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变 化，于2005年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。
应用层DDOS攻击检测技术研究
应用层DDOS攻击检测技术研究 熊俊 (湖南警察学院湖南长沙410138) 【摘要】随着检测底层DDoS攻击的技术不断成熟和完善，应用层DDoS攻击越来越多。由于应用层协议的复杂性，应用层DDoS攻击更具隐蔽性和破坏性，检测难度更大。通过研究正常用户访问的网络流量特征和应用层DDoS攻击的流量特征，采用固定时间窗口内的请求时间间隔以及页面作为特征。通过正常用户和僵尸程序访问表现出不同的特点，对会话进行聚类分析，从而检测出攻击，经过实验，表明本检测算法具有较好的检测性能。 【关键词】DDOS；应用层；聚类；异常检测 Xiong Jun (Hunan Police Academy HunanChangsha410138) 0引言 根据世界著名网络安全公司ＡｒｂｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ在２０１１年发布的安全报告显示，分布式拒绝服务攻击是运 营商、服务提供商以及密切依赖网络的企业最大的威 胁。国内的网络安全公司—绿盟科技２０１１年发布的 网络安全回顾指出，目前网络攻击者逐渐将目标聚集到 实施破坏和信息窃取上来，而实施破坏的主要途径就是 针对网络空间发动ＤＤｏＳ攻击。国家互联网应急中心ＣＮＣＥＲＴ在２０１１发布的安全态势综述中指出，ＤＤｏＳ攻 击仍然呈频率高、规模大等特点，我国日均发生流量大 于１Ｇ的ＤＤｏＳ攻击事件达３６５起。大多数攻击针对网 站如政府网站、游戏服务器以及ＤＮＳ服务器，造成受害 者损失大量收入，对ＤＮＳ服务器的攻击会导致大片地区互联网用户不能使用网络服务，典型案例如２００９年 暴风事件，导致江西、河北等９个省市大量用户遭遇上 网故障。安全公司卡巴斯基发布的２０１１下半年安全监 控报告中指出，ｈｔｔｐ类型的ＤＤｏＳ攻击占据了所有的 ＤＤｏＳ攻击类型的８０％，可见应用层ＤＤｏＳ危害之大。 ＤＤｏＳ攻击最早开始于１９９６年，２００２年开始在国 内出现，２００３年便初具规模。ＤＤｏＳ攻击发展趋势为从 低层协议向高层协议发展，传统ＤＤｏＳ攻击利用协议漏 洞或者洪水攻击等对受害者发起攻击，如网络层Ｎｕｋｅ 攻击利用发送畸形的ＩＣＭＰ数据包使得受害者当机，网 络层泪滴攻击利用发送重叠的ＩＰ分片使得目标主机 ＴＣＰ／ＩＰ协议栈崩溃而拒绝服务。ＵＤＰＦｌｏｏｄ、ＴＣＰＦｌｏｏｄ等传输层的洪水攻击利用发送超出受害者服务能力的 大量数据包，消耗掉受害者的网络带宽、ＣＰＵ处理能力、
WEB超链分析算法纵览
WEB超链分析算法纵览 来源:搜索引擎排名研究 朱炜王超李俊潘金贵 Abstract: The World Wide Web serves as a huge, widely distributed, global information service center, and expanding in a rapid speed. It is import to find the information the user need precisely and rapidly. In recent years, researchers discovery that rich and import information is contained among hyperlinks, and develop a lot of algorithm using hyperlink to improve the quantity and relevance of the results which search engine returned. This paper presents a review and a comparison of such algorithms existing now. Problems of these algorithms and directions to further research will be discussed. Keyword: PageRank，Authority，Hub，HITS，SALSA，Anchor １．引言 万维网WWW（World Wide Web）是一个巨大的，分布全球的信息服务中心，正在以飞快的速度扩展。1998年WWW上拥有约3.5亿个文档[14]，每天增加约1百万的文档[6]，不到9个月的时间文档总数就会翻一番[14]。WEB上的文档和传统的文档比较，有很多新的特点，它们是分布的，异构的，无结构或者半结构的，这就对传统信息检索技术提出了新的挑战。 传统的WEB搜索引擎大多数是基于关键字匹配的，返回的结果是包含查询项的文档，也有基于目录分类的搜索引擎。这些搜索引擎的结果并不令人满意。有些站点有意提高关键字出现的频率来提高自身在搜索引擎中的重要性，破坏搜索引擎结果的客观性和准确性。另外，有些重要的网页并不包含查询项。搜索引擎的分类目录也不可能把所有的分类考虑全面，并且目录大多靠人工维护，主观性强，费用高，更新速度慢[2]。 最近几年，许多研究者发现，WWW上超链结构是个非常丰富和重要的资源，如果能够充分利用的话，可以极大的提高检索结果的质量。基于这种超链分析的思想，Sergey Brin和Lawrence Page在1998年提出了PageRank算法[1] ，同年J. Kleinberg提出了HITS算法[5]，其它一些学者也相继提出了另外的链接分析算法，如SALSA，PHITS，Bayesian等算法。这些算法有的已经在实际的系统中实现和使用，并且取得了良好的效果。 文章的第2部分按照时间顺序详细剖析了各种链接分析算法，对不同的算法进行了比较。第3部分对这些算法做了评价和总结，指出了存在的问题和改进方向。
数据仓库复习题
第一章概述 1.数据挖掘的定义？（书P2，PPT_P8） 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？（PPT_P14） 关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据等 3.数据挖掘的常用方法？（P4、PPT_P29） 聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等 4.数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？（书P2-3，PPT_P17-19） 确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分析与知识同化。 5.数据挖掘与数据仓库的关系（联系和区别）？书P6-7，PPT_P45-46 联系：1，数据仓库为数据挖掘提供了更好的，更广泛的数据源 2，数据仓库韦数据挖掘提供了新的支持平台。 3，数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便 4，数据挖掘对数据仓库提供了更好的决策支持。 5，数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求 6，数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持 区别：数据仓库是一种存储技术，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据，它能为不同用户的不同决策需要提供所需的数据和信息。~~数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的，它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。 第二章数据仓库 1.数据仓库的定义 数据仓库——是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策定制过程。 2.数据仓库数据的四大基本特征： 面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。 3.数据仓库体系结构有三个独立的数据层次： 信息获取层、信息存储层、信息传递层。 4.粒度的定义？它对数据仓库有什么影响？ （1）是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类就越多。 （2）影响存放在数据仓库中的数据量大小；影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.在数据仓库中，数据按照粒度从小到大可分为四个级别： 早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。 6.数据分割的标准：可按日期、地域、业务领域、或按多个分割标准的组合，但一般包括日期项。 7.数据仓库设计中，一般存在着三级数据模型： 概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 8.数据仓库设计步骤 （1）概念模型设计 （2）技术准备工作 （3）逻辑模型设计 （4）物理模型设计 （5）数据仓库的生成
消费者行为分析模型
消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall） 在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始 终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变化，于2005 年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。 SICAS模型，即sense- Interest & Interactive- Connect & Communicate- Action- Share，基于用户关系网络，用户与好友、用户与企业可以相互连通，自由对话。它产生于数字时代。 Sense（品牌-用户互相感知）：在SICAS 生态里，品牌与用户利用社交网络、移动 互联网、LBS位置服务等新型社会化平台通过分布式、多触点建立动态感知网络，双方对话不受时间地点限制，对企业来说，能够通过遍布全网的传感器及时感知到用户的体验评论和需求有着重要意义。
主流搜索引擎算法讲解大全
主流搜索引擎算法讲解大全 １．引言 万维网WWW（World Wide Web）是一个巨大的，分布全球的信息服务中心，正在以飞快的速度扩展。1998年WWW上拥有约3.5亿个文档[14]，每天增加约1百万的文档[6]，不到9个月的时间文档总数就会翻一番[14]。WEB上的文档和传统的文档比较，有很多新的特点，它们是分布的，异构的，无结构或者半结构的，这就对传统信息检索技术提出了新的挑战。 传统的WEB搜索引擎大多数是基于关键字匹配的，返回的结果是包含查询项的文档，也有基于目录分类的搜索引擎。这些搜索引擎的结果并不令人满意。有些站点有意提高关键字出现的频率来提高自身在搜索引擎中的重要性，破坏搜索引擎结果的客观性和准确性。另外，有些重要的网页并不包含查询项。搜索引擎的分类目录也不可能把所有的分类考虑全面，并且目录大多靠人工维护，主观性强，费用高，更新速度慢[2]。 最近几年，许多研究者发现，WWW上超链结构是个非常丰富和重要的资源，如果能够充分利用的话，可以极大的提高检索结果的质量。基于这种超链分析的思想，Sergey Brin和Lawrence Page在1998年提出了PageRank算法[1] ，同年J. Kleinberg提出了HITS算法[5]，其它一些学者也相继提出了另外的链接分析算法，如SALSA，PHITS，Bayesian等算法。这些算法有的已经在实际的系统中实现和使用，并且取得了良好的效果。 文章的第2部分按照时间顺序详细剖析了各种链接分析算法，对不同的算法进行了比较。第3部分对这些算法做了评价和总结，指出了存在的问题和改进方向。２．WEB超链分析算法 ２.１Google和PageRank算法 搜索引擎Google最初是斯坦福大学的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page 实现的一个原型系统[2]，现在已经发展成为WWW上最好的搜索引擎之一。Google的体系结构类似于传统的搜索引擎，它与传统的搜索引擎最大的不同处在于对网页进行了基于权威值的排序处理，使最重要的网页出现在结果的最前面。Google通过PageRank元算法计算出网页的PageRank值，从而决定网页在结果集中的出现位置，PageRank值越高的网页，在结果中出现的位置越前。 ２.１.１PageRank算法 PageRank算法基于下面2个前提： 前提1：一个网页被多次引用，则它可能是很重要的；一个网页虽然没有被多次引用，但是被重要的网页引用，则它也可能是很重要的；一个网页的重要性被平均的传递到它所引用的网页。这种重要的网页称为权威（Authoritive）网页。
超链分析基本原理
.基本原理 超链分析的基本原理是：在某次搜索的所有结果中，被其他网页用超链指向得越多的网页，其价值就越高，就越应该在结果排序中排到前面。 超链分析是一种引用投票机制，对于静态网页或者网站主页，它具有一定的合量性，因为这样的网页容易根据其在互联网上受到的评价产生不同的超链指向量，超链分析的结果可以反映网页的重要程度，从而给用户提供出更重要、更有价值的搜索结果。 搜索引擎，也不能真正理解网页上的内容，它只能机械地匹配网页上的文字。其收集了互联网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个文字(即关键词)进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。 搜索引擎在查询时主要根据一个站点的内容与查询词的关联程度进行排序。对于一个站点的内容搜索引擎则是根据标题、关键词、描述、页面开始部分的内容以及这些内容本身之间的关联程度以及一个站点在整个网络上的关联程度来确定的。 使用超链分析技术，除要分析索引网页本身的文字，还要分析索引所有指向该网页的链接的URL、AnchorText，甚至链接周围的文字。所以，有时候，即使某个网页A中并没有某个词，比如“软件”，但如果有别的网页B用链接“软件”指向这个网页A，那么用户搜索“软件”时也能找到网页A。而且，如果有越多网页(C、D、E、F……)用名为“软件”的链接指向这个网页A，或者给出这个链接的源网页(B、C、D、E、F……)越优秀，那么网页A 在用户搜索“超链分析”时也会被认为相关度越高，排序也会越靠前。 2.工作步骤 搜索引擎的工作步骤有三步：从互联网上抓取网页建立索引数据库在索引数据库中搜索排序。 (1)从互联网上抓取网页：专门用于检索信息的Robot程序像蜘蛛(spider)一样在网络间爬来爬去，利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来，随着互联网的迅速发展，使得检索所有新出现的网页变得越来越困难。因此，在Wanderer基础上，一些编程者将传统的Spider程序工作原理作了些改进。其设想是，既然所有网页都可能有连向其他网站的链接，那么从一个网站开始，跟踪所有网页上的所有链接，就有可能检索整个互联网。 (2)建立索引数据库：由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析，提取相关网页信息(包括网页所在URL、编码类型、页面内容包含的所有关键词、关键词位置、生成时间、大小、与其它网页的链接关系等)，根据一定的相关度算法进行大量复杂计算，得到每一个网页针对页面文字中及超链中每一个关键词的相关度(或重要性)，然后用这些相关信息建立网页索引数据库。 (3)索引数据库中搜索排序：当用户输入关键词搜索后，由搜索系统程序从网页索引数据库中找到符合该关键词的所有相关网页。因为所有相关网页针对该关键词的相关度早已算好，所以只需按照现成的相关度数值排序，相关度越高，排名越靠前。最后，由页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要等内容组织起来返回给用户。 3.搜索效果 搜索引擎Spider一般要定期重新访问所有网页(各搜索引擎的周期不同，可能是几天、几周或几月，也可能对不同重要性的网页有不同的更新频率)，更新网页索引数据库，以反映出网页文字的更新情况，增加新的网页信息，去除死链接，并根据网页文字和链接关系的
Python大数据机器实战
关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师 实战培训班的通知 地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。 二、课程目标 本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 三、培训对象 大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
第8章 链接结构分析子系统设计及核心算法
第8 章链接结构分析子系统设计及核心算法 本章内容： 万维网链接结构图及特性； 链接结构分析方法的形式化基础； 链接结构分析Page Rank 算法、HITS 算法； 链接结构分析结果在搜索结果排序中的应用。 8.1 万维网链接结构图 万维网的链接结构可用有向图来描述，网页是节点，超链接是有向边。 从源网页指向目的网页的超链接，为源网页的“出链接”，为目的网页的“入链接”。 ●节点A-H 表示网页； ●链接关系用有向边来表示； ●网页A、B、C 之间的双向边，表示三个网页之间相互链接； ●网页F与G各自有一个指向自身的有向边。
链接结构关系图的邻接矩阵描述。 邻接矩阵是用来描述图中节点邻接关系的一种方式，设n为链接结构图Graph 的节点规模，则邻接矩阵M 是一个n*n的矩阵，其中某个元素m i,j的取值满足： 图8.1 所示链接结构图，其邻接矩阵如下： 万维网链接图GWeb (V, E) V：节点集合，V = { v1 , v2 , v3，…，v n｝，节点数|V| = n ; E ：边集合，E = { e1 , e2 , e3，…，e m｝，边数|E|=m 。
将万维网的整个链接结构图作为对象来研究不仅对理解万维网的各种属性有直接的意义，同时还对搜索引擎领域的相关算法研究也有着重要的帮助。 很多实验和观察促进了万维网链接图结构的研究。 针对图GWeb ( V , E )，研究； V、E的规模； 拓扑结构； 节点入度、出度分布。 图G ( V , E）的某节点所关联的边数称为该节点的“度”。 对于图GWeb ( V , E）而言，某节点的入度就是指以该节点作为目的网页的超链接数（该节点入链接数）； 某节点的出度则是指以该节点为源网页的超链接数（该节点出链接数）。 8.1.1 万维网链接图的规模 GWeb (V, E）规模难以统计 (1)图中的节点存在形式复杂； 非自由访问的网页（网页对用户访问加以限制，如采取登录策略等）； 自由访问的网页； 传统形式的静态页面； 随用户查询需求在服务器端实时生成的动态页面； 用Ajax 技术生成的URL 相同但内容千差万别的页面； (2) 超链接的界定，存在诸多困难； “博客日历”，每个日期都是一个超链接。 服务器端自动生成的超链接VS网页作者手工编辑添加的链接。 GWeb ( V , E）的节点集合规模 通过域名注册服务商可统计网站、域名数量且较为准确； 统计网站涉及的网页数目就会面临上面提到的问题； 研究中通常用搜索引擎的索引规模来估算万维网链接图的节点规模；
链接分析算法之：HITS算法
链接分析算法之：HITS算法 HITS（HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ）算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。 HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法，目前已被Teoma 搜索引擎（https://www.sodocs.net/doc/b08709017.html,）作为链接分析算法在实际中使用。 Hub页面（枢纽页面）和Authority页面（权威页面）是HITS算法最基本的两个定义。 所谓“Authority”页面，是指与某个领域或者某个话题相关的高质量网页，比如搜索引擎领域，Google和百度首页即该领域的高质量网页，比如视频领域，优酷和土豆首页即该领域的高质量网页。 所谓“Hub”页面，指的是包含了很多指向高质量“Authority”页面链接的网页，比如hao123首页可以认为是一个典型的高质量“Hub”网页。 图1给出了一个“Hub”页面实例，这个网页是斯坦福大学计算语言学研究组维护的页面，这个网页收集了与统计自然语言处理相关的高
质量资源，包括一些著名的开源软件包及语料库等，并通过链接的方式指向这些资源页面。这个页面可以认为是“自然语言处理”这个领域的“Hub”页面，相应的，被这个页面指向的资源页面，大部分是高质量的“Authority”页面。 图1 自然语言处理领域的Hub页面 HITS算法的目的即是通过一定的技术手段，在海量网页中找到与用户查询主题相关的高质量“Authority”页面和“Hub”页面，尤其是“Authority”页面，因为这些页面代表了能够满足用户查询的高质量内容，搜索引擎以此作为搜索结果返回给用户。 基本假设1：一个好的“Authority”页面会被很多好的“Hub”页面指向；
基于校园大数据构建大学生画像的技术实现
152 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】校园大数据 大学生画像 用户建模 谱聚类 随着社会步入大数据时代，高校不可避免的需要在教学及管理方面进行一系列改革。这其中最大的变化在于，学生的一切行为在学校面前都将是“可视化”的，随着大数据技术的深入研究与应用，高校在教学及管理领域的专注点将聚焦于如何利用教育大数据为学生提供优质的课程设计、良好的学习环境、精准的生活服务。于是，“大学生画像”概念应运而生。 1 关于大学生画像 1.1 大学生画像之定义 用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper 在《About Face ：交互设计精髓2》一书中提出：“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实属性数据之上的目标用户模型。 大学生画像来自于用户画像，其定义目前尚无统一标准。[1]李光耀等描述为“基于大数据技术，通过整理搜集学生在网上的浏览、点击、留言、评论等碎片化的行为轨迹，研究学生言行，这些学生的言行轨迹直接或间接反映了用户的性格、习惯、态度等信息”。[2]董潇潇等描述“大学生行为画像是利用校园数据将学生行为信息标签化。” 本文将大学生画像描述成“基于以学生为中心的理念和校园大数据，根据其人口学特征、学习行为、社交活动、消费行为、思想动态、兴趣爱好等信息抽象出来并标签化的一系列学生模型集合。”1.2 大学生画像之意义 大学生画像对于高校的教学、管理和服务等方面均有着重要的指导意义和现实价值。 在课程设置方面，分析学生学业画像， 基于校园大数据构建大学生画像的技术实现 文/张海华1 郭田友2 张非3 可以帮助教学管理部门更加客观的了解学生对 大学课程的真实需求，更加科学的设置课程体系，能够精准的评价每一名学生。成都电子科技大学通过构建“学生画像”成功实现大学生学习挂科预警机制。 在学生工作方面，分析学生消费画像，可以帮助学工部门了解学生的经济和消费状况，从而设计精准、科学的帮扶机制，帮助贫困生顺利完成学业。南京大学成功将大数据技术应用于贫困生帮扶。安徽师范大学利用大数据挖掘技术为科学资助和精准资助提供了决策支持。 在毕业指导方面，分析学生职业画像，根据学生的能力模型进行职业发展轨迹推荐和“学生-企业”双向推荐，实现毕业生个人素质、求职意愿和企业岗位需求信息的“人岗精准对接”。海南师范大学利用大数据技术实现学生精准就业，提升了聘效率，拓宽学生就业渠道，有效管控就业数据。 2 大学生画像之构建 2.1 构建类别 根据大学生在校期间各项活动和数据，我们可以构建学生基础画像、学业画像、消费画像、心理画像、思想政治画像、职业画像、人格画像、评优助困画像、健康画像等一系列大学生画像集合。2.2 构建方法 构建大学生画像主要包括数据采集、数据清洗、用户建模、标签挖掘、画像聚类、可视化等工作。 数据采集按实时性分为在线采集和离线采集，其中在线采集包含个人基础数据和使用智慧校园系统发生的行为数据（如学习、消费、交流、上网等）。离线采集包括对各类系统交互日志和网络爬虫数据按照一定的算法规则进行挖掘收集。 通过数据采集得到的原始数据源存在“脏数据”，为了保证后期标签挖掘的准确性，需要进行填空、去噪、删重、修正、规范化等预处理。通过文本挖掘算法得到标签元数据和标签数据集并使之标准化，基于前述画像维度进行用户建模，并通过聚类算法对学生画像分类。 3 关键技术实现 3.1 数据处理 在进行用户建模之前，需要进行数据采集和清洗，我们选择Python 中的Sklearn 和Pandas 等模块作为数据清洗工具。 分析结构化数据的构成，我们做了如下清洗工作：通过使用常量替换、均值填充、回归预测等方法处理如考试成绩、三餐消费等缺失值、异常值问题；筛选并删除重复数据；利用分箱技术的箱体均值法处理图书借阅的噪音数据问题；通过格式转换处理数据编码和日期表示不一致问题；最后对清洗结果中同一维度的数据进行归一化和正则化处理，如家庭收入、学习成绩均处理成[0,1]之间的数字。3.2 用户建模 一个事件模型包括时间、地址、人物、内容四要素，每一次学生行为均是一次随机事件，可以描述为谁在何时何地址做何操作。因此数据模型概括为如下公式：学生标识+时间+行为类型+应用系统+内容。 学生标签的权重可能随时间增加而衰减，因此定义时间衰减因子为r ，行为类型、应用系统决定权重，内容决定了标签，可转换为公式：标签权重=衰减因子×行为权重×应用权重。 如某学生上月10日在图书馆系统查询了主题为大数据研究的论文，假设时间衰减因子公式r=1-(m-m0)*0.05（即每隔一个月衰减0.05），图书馆系统的权重为0.8，则其数据模型为： 学生学术标签为：科研，大数据，权重为(1-0.05)*0.8=0.76。 通过定义各类行为的时间衰减因子和系统以及内容权重，就可以对学生的全部行为建模。3.3 标签挖掘 标签元数据是用于描述标签分类的数据，我们将标签元数据划分为基本标签、经济标签、成绩标签、知识标签、体育标签、消费标签、饮食标签、社交标签、性格标签、心理标签、学习标签、思想标签等。 从数据提取维度来看，标签分为事实标签、模型标签和策略标签。事实标签来源于真实数据，定性描述学生的基本属性等，如家庭好、消费高、学霸。模型标签是对学生属性及行为进行抽象和聚类概况出来的，如足球迷群体、电竞迷群体。策略标签是根据学生信息和行为配合一定的规则策略设定，如可能挂科、有自杀倾向等。 在实践中，通过抓取校园论坛挖掘思想动态标签，抓取百度贴吧挖掘社交标签，分析 学习成绩设置成绩标签，分析图书借阅数据设置知识标签，分析消费行为和消费水平设置消 <<下转153页